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基礎(chǔ)研發(fā)平臺是美團的核心技術(shù)平臺，立足于“零售+科技”的戰(zhàn)略定位，通過打造人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、安全等核心技術(shù)能力，以及研發(fā)效能平臺、企業(yè)應(yīng)用平臺等公共服務(wù)，為業(yè)務(wù)提供穩(wěn)定安全、擴展易用、技術(shù)領(lǐng)先的平臺技術(shù)和產(chǎn)品服務(wù)。 在這里，我們會參與到最前沿的技術(shù)研發(fā)和探索；能夠接觸超規(guī)模集群、海量數(shù)據(jù)，挑戰(zhàn)高復(fù)雜業(yè)務(wù)場景，有機會與業(yè)界一流的工程師一起并肩前行。 在這里，我們有超強的技術(shù)氛圍，持續(xù)向社區(qū)貢獻業(yè)界實踐，加速行業(yè)技術(shù)發(fā)展；我們有完善的互聯(lián)網(wǎng)學(xué)習(xí)生態(tài)圈，重視底層邏輯和方法論，助力職業(yè)生涯的非線性成長。 真誠地邀請你，和我們一起驅(qū)動技術(shù)發(fā)展，創(chuàng)造行業(yè)價值。 崗位職責(zé) 參與語言大模型、視覺大模型、語音大模型、多模態(tài)大模型的評測與研究工作，具體工作內(nèi)容包括但不限于： 1、從大模型應(yīng)用視角出發(fā)，建設(shè)科學(xué)、全面的大模型評測體系，制定并實施評測標(biāo)準(zhǔn)與評測方案。 2、開發(fā)算法對數(shù)據(jù)進行處理、理解，建設(shè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)pipeline，并基于科學(xué)、全面的評估體系構(gòu)建數(shù)據(jù)集，系統(tǒng)評估模型能力，產(chǎn)出評測報告，指引大模型相應(yīng)能力的提升。 3、開發(fā)算法，利用大模型輔助、替代人工標(biāo)注，準(zhǔn)確、高效的進行半自動化、自動化的模型評測，降低評測成本、提升評測效率。 4、對模型評測中發(fā)現(xiàn)的模型能力短板、模型能力變化、不符合認(rèn)知的異常進行研究分析，產(chǎn)出研究分析結(jié)論，指引大模型相應(yīng)能力的提升。具體研究項包括不限于數(shù)據(jù)、模型結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練方式對各類模型能力的影響，以數(shù)據(jù)相關(guān)研究為例，包括不限于研究不同數(shù)據(jù)類型、不同數(shù)據(jù)配比、不同數(shù)據(jù)加入時機、不同數(shù)據(jù)規(guī)模等變量對各類模型能力的影響。 5、緊密關(guān)注大模型方向的前沿技術(shù)進展，積極主動地學(xué)習(xí)和探索新數(shù)據(jù)分析、模型訓(xùn)練以及模型評測方法。 6、緊密關(guān)注大模型應(yīng)用落地的行業(yè)最新進展，結(jié)合行業(yè)進展思考大模型評測、訓(xùn)練的發(fā)展趨勢，對模型評測體系、機制進行迭代。 崗位基本需求 1、計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)專業(yè)的在校研究生或博士生，每周能夠在崗4天或以上，實習(xí)4個月以上。 2、熟悉Python等編程語言，具有良好的編碼習(xí)慣和工程能力，熟悉PyTorch等主流框架，如果能熟練使用Hive、Spark等大數(shù)據(jù)處理工具更佳。 3、具有機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)知識，熟悉大模型相關(guān)算法。 4、具有廣闊的技術(shù)視野、良好的邏輯分析和表達能力，緊跟領(lǐng)域前沿，對解決具有挑戰(zhàn)性問題能夠充滿熱情，善于通過創(chuàng)造性的方法解決高模糊度、高復(fù)雜的實際問題。 5、具有快速學(xué)習(xí)能力，有責(zé)任感，能較好的跨團隊協(xié)作并推進項目。 具備以下者優(yōu)先 1、具備大模型評測、訓(xùn)練、應(yīng)用落地經(jīng)驗者。 2、有Kaggle等平臺機器學(xué)習(xí)比賽獲獎經(jīng)驗者。 3、在計算機領(lǐng)域頂會(如ACL、EMNLP、NeurIPS、AAAI、CVPR等）上以一作發(fā)表過論文者。 4、對各類大模型產(chǎn)品有深入了解或有豐富使用經(jīng)驗者。 崗位亮點 1、海量大模型應(yīng)用場景下的真實數(shù)據(jù)：千億token？這量級在這里真不算多。 2、豐富的GPU資源：新出了一個72B模型要做實驗？全參照微調(diào)輕輕松松！ 3、一群相信AGI的top算法人才：名校博士、競賽達人，你能想到的，這里可能都有。 4、視野全面：能接觸到大模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、模型評測全鏈路的各個環(huán)節(jié)，并進行算法與工程的雙重實踐。